LeetCode 热题 100 | 图论(上)

目录

[1 200. 岛屿数量](#1 200. 岛屿数量)

[2 994. 腐烂的橘子](#2 994. 腐烂的橘子)

[2.1 智障遍历法](#2.1 智障遍历法)

[2.2 仿层序遍历法](#2.2 仿层序遍历法)


菜鸟做题,语言是 C++

1 200. 岛屿数量

解题思路:

  1. 遍历二维数组,寻找 "1"(若找到则岛屿数量 +1)
  2. 寻找与当前 "1" 直接或间接连接在一起的 "1"
  3. 将这些 "1" 置为 "0",再寻找下一个 "1"

思路说明图:

如步骤 1 所示,我们找到 "1"(红框内部),它可以作为一个岛屿的开头。接下来,我们寻找与这个 "1" 直接或间接连接在一起的 "1",如步骤 2 所示。这一坨 "1"(红框内部)构成一个岛屿。

直接连接 是指上下左右四个方向,斜对角方向的不算。

除此之外,为了避免我们下一次寻找 "1" 时,把这座岛屿内部的 "1" 视为下一个岛屿的开头,我们要将这些 "1" 置为 "0" 。

我们是对整个二维数组进行遍历的,若不在遍历完一座岛屿后将 "1" 置为 "0",那么这座岛屿除开头之外的 "1" 会被误认为是下一座岛屿的开头。

具体代码:

① Find "1":在二维数组中寻找 "1",作为岛屿的开头。

cpp 复制代码
for (int i = 0; i < nr; ++i) {
    for (int j = 0; j < nc; ++j) {
        if (grid[i][j] == '1') {
            ++count;
            helper(grid, i, j);
        }
    }
}

nr 是二维数组的行数,nc 是二维数组的列数。一旦找到 "1" 就 ++count,即认为找到了一座新的岛屿。同时,使用 helper 函数去寻找与当前 "1" 直接或间接连接在一起的 "1" 。

② Find Island:寻找与当前 "1" 直接或间接连接在一起的 "1",它们构成一座岛屿。

cpp 复制代码
void helper(vector<vector<char>>& grid, int r, int c) {
    int nr = grid.size();
    int nc = grid[0].size();

    grid[r][c] = '0';
    if (r - 1 >= 0 && grid[r - 1][c] == '1') helper(grid, r - 1, c);
    if (r + 1 < nr && grid[r + 1][c] == '1') helper(grid, r + 1, c);
    if (c - 1 >= 0 && grid[r][c - 1] == '1') helper(grid, r, c - 1);
    if (c + 1 < nc && grid[r][c + 1] == '1') helper(grid, r, c + 1);
}

这四个 if 其实就是做上下左右四个方向的边界判断,同时判断当前 "1" 的邻居是不是 "1" 。若找到相邻的 "1",那么再递归寻找与相邻的 "1" 直接或间接连接在一起的 "1" 。

cpp 复制代码
class Solution {
public:
    void helper(vector<vector<char>>& grid, int r, int c) {
        int nr = grid.size();
        int nc = grid[0].size();

        grid[r][c] = '0';
        if (r - 1 >= 0 && grid[r - 1][c] == '1') helper(grid, r - 1, c);
        if (r + 1 < nr && grid[r + 1][c] == '1') helper(grid, r + 1, c);
        if (c - 1 >= 0 && grid[r][c - 1] == '1') helper(grid, r, c - 1);
        if (c + 1 < nc && grid[r][c + 1] == '1') helper(grid, r, c + 1);
    }

    int numIslands(vector<vector<char>>& grid) {
        int nr = grid.size();
        if (nr == 0) return 0;
        int nc = grid[0].size();

        int count = 0;
        for (int i = 0; i < nr; ++i) {
            for (int j = 0; j < nc; ++j) {
                if (grid[i][j] == '1') {
                    ++count;
                    helper(grid, i, j);
                }
            }
        }
        return count;
    }
};

2 994. 腐烂的橘子

200. 岛屿数量 像又不像,区别在于是否有时间观念

2.1 智障遍历法

解题思路:

  1. 每个时刻都遍历二维数组,寻找腐烂的橘子(2)
  2. 对位于腐烂的橘子(2)四周的新鲜橘子(1)进行污染
  3. 直到所有新鲜橘子都被污染,或者无法继续污染

具体代码:

① 寻找腐烂的橘子(2),与 200 题的代码几乎一样。

cpp 复制代码
for (int i = 0; i < nr; ++i) {
    for (int j = 0; j < nc; ++j) {
        if (temp[i][j] == 2)
            helper(grid, i, j);
    }
}

② 对位于腐烂的橘子(2)四周的新鲜橘子(1)进行污染。

cpp 复制代码
void helper(vector<vector<int>>& grid, int r, int c) {
    if (r - 1 >= 0 && grid[r - 1][c] == 1) grid[r - 1][c] = 2;
    if (r + 1 < nr && grid[r + 1][c] == 1) grid[r + 1][c] = 2;
    if (c - 1 >= 0 && grid[r][c - 1] == 1) grid[r][c - 1] = 2;
    if (c + 1 < nc && grid[r][c + 1] == 1) grid[r][c + 1] = 2;
}

③ 判断是否所有的新鲜橘子(1)都被污染。

cpp 复制代码
bool isRotted(vector<vector<int>>& grid) {
    for (int i = 0; i < nr; ++i) {
        for (int j = 0; j < nc; ++j) {
             if (grid[i][j] == 1) return false;
        }
    }
    return true;
}

④ 判断是否无法继续污染:在进行新一轮污染之前,先把上一轮的污染结果 grid 存入 temp 中,如果这一轮污染后有 temp == grid,则说明已经无法继续污染了。

cpp 复制代码
vector<vector<int>> temp = grid;
for (int i = 0; i < nr; ++i) {
    for (int j = 0; j < nc; ++j) {
        if (temp[i][j] == 2)
            helper(grid, i, j);
    }
}
if (temp == grid) return -1;

这样做还有一个好处,就是可以通过 if (temp[i][j] == 2) 来寻找腐烂的橘子,避免在这一轮中新腐烂的橘子参与到污染中。

cpp 复制代码
class Solution {
public:
    int nr, nc;
    void helper(vector<vector<int>>& grid, int r, int c) {
        if (r - 1 >= 0 && grid[r - 1][c] == 1) grid[r - 1][c] = 2;
        if (r + 1 < nr && grid[r + 1][c] == 1) grid[r + 1][c] = 2;
        if (c - 1 >= 0 && grid[r][c - 1] == 1) grid[r][c - 1] = 2;
        if (c + 1 < nc && grid[r][c + 1] == 1) grid[r][c + 1] = 2;
    }

    bool isRotted(vector<vector<int>>& grid) {
        for (int i = 0; i < nr; ++i) {
            for (int j = 0; j < nc; ++j) {
                if (grid[i][j] == 1) return false;
            }
        }
        return true;
    }

    int orangesRotting(vector<vector<int>>& grid) {
        nr = grid.size();
        nc = grid[0].size();

        int count = 0;
        while (!isRotted(grid)) {
            vector<vector<int>> temp = grid;
            for (int i = 0; i < nr; ++i) {
                for (int j = 0; j < nc; ++j) {
                    if (temp[i][j] == 2)
                        helper(grid, i, j);
                }
            }
            if (temp == grid) return -1;
            ++count;
            if (isRotted(grid)) return count;
        }
        return count;
    }
};

2.2 仿层序遍历法

参考官方题解进行了升级,仿二叉树的层序遍历,不用像 2.1 那样每次都进行全部遍历

核心思想:将属于同一时刻的腐烂橘子视为属于同一层。

上图画出了橘子逐步腐烂的 5 个时刻,每个时刻中打红叉的腐烂橘子属于同一层,打灰叉的腐烂橘子属于上一层。

解题思路:

  • 将属于同一时刻的腐烂橘子送入队列中
  • 出队并遍历属于同一时刻的腐烂橘子
  • 对四周的新鲜橘子进行污染并送入队列中

思路说明图:

对于时刻 1,让腐烂的橘子入队;对于时刻 2,队列中的腐烂橘子出队,让它们对四周的新鲜橘子进行污染,最后将新被污染的橘子入队。以此类推。

在一轮污染中,如果有橘子被污染,则计时器 +1,同时判断新鲜橘子是否被污染完毕;如果没有橘子被污染,则跳出循环,同时判断新鲜橘子是否被污染完毕。若没有橘子被污染且新鲜橘子没有被污染完毕,则表明无法污染所有新鲜橘子。

具体代码:

① 初始化:

  • 计数新鲜橘子的数量,即 freshCount + 1
  • 记录腐烂橘子的位置,即将横纵坐标送入队列中
cpp 复制代码
int freshCount = 0;
queue<pair<int, int>> q;
for (int i = 0; i < nr; ++i) {
    for (int j = 0; j < nc; ++j) {
        if (grid[i][j] == 1) {
            ++freshCount;
        } else if (grid[i][j] == 2) {
            q.push(make_pair(i, j));
        }
    }
}

nr 是 grid 的行数,nc 是 grid 的列数。

② 循环结构和二叉树的层序遍历一模一样:

  • 获取当前层中腐烂橘子的个数
  • 遍历当前层中的腐烂橘子
cpp 复制代码
while (!q.empty()) {
    int currentSize = q.size();
    for (int i = 0; i < currentSize; ++i) {
        pair<int, int> pos = q.front();
        q.pop();

        // 对橘子进行污染
    }
}

③ 针对每个腐烂橘子,对其四周进行污染:

  • 判断上/下/左/右位置是否越界,若越界则跳过该位置
  • 若该位置上的是新鲜橘子,则进行污染并将其入队
  • 同时将污染标志置为 true,新鲜橘子数量 - 1
cpp 复制代码
for (int i = 0; i < 4; ++i) {
    int x = pos.first + dir_x[i];
    int y = pos.second + dir_y[i];
    if (x < 0|| x >= nr || y < 0|| y >= nc || grid[x][y] == 0)
        continue;
    if (grid[x][y] == 1) {
        hasPolluted = true;
        --freshCount;
        grid[x][y] = 2;
        q.push(make_pair(x, y));
    }
    if (freshCount == 0) break;
}

hasPolluted 用于表明当前层中是否至少有一个腐烂橘子造成了污染,如果没有造成污染,那么就要考虑是否无法污染所有新鲜橘子了。

cpp 复制代码
class Solution {
public:
    int dir_x[4] = {0, 1, 0, -1};
    int dir_y[4] = {1, 0, -1, 0};
    int orangesRotting(vector<vector<int>>& grid) {
        int nr = grid.size();
        if (nr == 0) return 0;
        int nc = grid[0].size();

        int freshCount = 0;
        queue<pair<int, int>> q;
        for (int i = 0; i < nr; ++i) {
            for (int j = 0; j < nc; ++j) {
                if (grid[i][j] == 1) {
                    ++freshCount;
                } else if (grid[i][j] == 2) {
                    q.push(make_pair(i, j));
                }
            }
        }

        int timeCount = 0;
        int hasPolluted = false;
        while (!q.empty()) {
            int currentSize = q.size();
            for (int i = 0; i < currentSize; ++i) {
                pair<int, int> pos = q.front();
                q.pop();
                for (int i = 0; i < 4; ++i) {
                    int x = pos.first + dir_x[i];
                    int y = pos.second + dir_y[i];
                    if (x < 0|| x >= nr || y < 0|| y >= nc || grid[x][y] == 0)
                        continue;
                    if (grid[x][y] == 1) {
                        hasPolluted = true;
                        --freshCount;
                        grid[x][y] = 2;
                        q.push(make_pair(x, y));
                    }
                    if (freshCount == 0) break;
                }
            }
            if (hasPolluted) ++timeCount;
            hasPolluted = false;
        }
        return freshCount == 0 ? timeCount : -1;
    }
};

技能点:使用循环结构来测试上/下/左/右四个方位。

cpp 复制代码
int dir_x[4] = {0, 1, 0, -1};
int dir_y[4] = {1, 0, -1, 0};

for (int i = 0; i < 4; ++i) {
    int x = pos.first + dir_x[i];
    int y = pos.second + dir_y[i];
    if (x < 0|| x >= nr || y < 0|| y >= nc)
    // ...
}

并且用逆否命题来作为判断条件,就不需要写很多 && 了!

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